論文の概要: On Quantifying Sentiments of Financial News -- Are We Doing the Right Things?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14978v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 20:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-31 03:15:04.546734
• Title: On Quantifying Sentiments of Financial News -- Are We Doing the Right Things?
• Title（参考訳）: 金融ニュースの感情を定量化する -- 私たちは正しいことをしているのか?
• Authors: Gourab Nath, Arav Sood, Aanchal Khanna, Savi Wilson, Karan Manot, Sree Kavya Durbaka
• Abstract要約: 一部の研究者は、株式市場のリターンを予測するためにニュースベースの市場指標を開発した。 ニュース感情分析の分野での研究の大部分は、Vader、Loughran-McDonald (LM)、Harvard IV、Patternといったライブラリの利用に重点を置いている。 実験の結果,特に金融ニュースにおいて,これらのライブラリを用いた感情測定は真のイメージを表現できないため,信頼性が低い可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Typical investors start off the day by going through the daily news to get an intuition about the performance of the market. The speculations based on the tone of the news ultimately shape their responses towards the market. Today, computers are being trained to compute the news sentiment so that it can be used as a variable to predict stock market movements and returns. Some researchers have even developed news-based market indices to forecast stock market returns. Majority of the research in the field of news sentiment analysis has focussed on using libraries like Vader, Loughran-McDonald (LM), Harvard IV and Pattern. However, are the popular approaches for measuring financial news sentiment really approaching the problem of sentiment analysis correctly? Our experiments suggest that measuring sentiments using these libraries, especially for financial news, fails to depict the true picture and hence may not be very reliable. Therefore, the question remains: What is the most effective and accurate approach to measure financial news sentiment? Our paper explores these questions and attempts to answer them through SENTInews: a one-of-its-kind financial news sentiment analyzer customized to the Indian context
• Abstract（参考訳）: 典型的な投資家は、市場のパフォーマンスに関する直感を得るために、毎日のニュースを通し始める。 ニュースのトーンに基づく推測は、最終的に市場に対する反応を形作る。 今日、コンピューターはニュースの感情を計算する訓練を受けており、株式市場の動きやリターンを予測する変数として使うことができる。 一部の研究者は、株式市場のリターンを予測するニュースベースの市場指標も開発している。 ニュース感情分析の分野での研究の大部分は、Vader、Loughran-McDonald (LM)、Harvard IV、Patternといったライブラリの利用に重点を置いている。 しかし、金融ニュースの感情を測定するための一般的なアプローチは、感情分析の問題に本当に近づいているのだろうか? 実験の結果,特に金融ニュースにおいて,これらのライブラリを用いた感情測定は真のイメージを表現できないため,信頼性が低い可能性が示唆された。 したがって、金融ニュースの感情を測定する最も効果的で正確なアプローチは何か? 私たちの論文は、これらの質問を探求し、インドの状況に合わせてカスタマイズされた金融ニュースの感情分析ツールsentinewsを通じて答えようとするものです。

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